数据分析 | 数据可视化图表，BI工具构建逻辑

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一、数据可视化

1、基础概念

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

如果说的实际贴切的话：系统开发中常见的数据报表统计，将数据用图表或表格的形式呈现出来，帮助运营或者决策人员了解这些数据的规律或者价值，就是简单的可视化应用。

从开发角度来看，把系统中的核心数据，用一定的手段进行统计，在借助一些精美的图表样式，展示出来，或者把一系列图表组装成一个数据大屏，格调十足。

但是从运营人员的角度看，更多的是借助可视化数据分析业务场景，得到有价值的参考数据，为后续的决策或者开展活动提供指导。所以随着业务线的不断发展，对数据分析的要求越来越高，也就诞生现在比较常见的BI分析工具和BI分析师。

2、数据可视化价值

• 准确高效直观的传递传递数据中的规律和信息；
• 实时监控系统各项数据指标，实现数据的自解释；
• 基于可视化洞察数据规律，指定精准的运营策略；

3、基础构建原则

简单的步骤如下：基于业务需求，完成可视化数据处理（收集，规则，定时任务等）。借助常用的图表进行组合展示，但是也有一些注意事项如下：

• 可视化的数据要关联核心的有业务价值的数据；
• 图表的展现注意简单，明了，图表的本质就是让数据更直观；
• 不要为了追求系统花哨，可以大批量添加图表；

二、常用图表设计

1、常见基础图表

柱状图

特点：一般展现分组数据，直观展示各组数据差异，例如常见以每周，每月，或者不同客户端划分为轴的数据。

折线图

特点：重点展现数据的变化趋势，常见以时间为轴，展示时间下的数据趋势。

饼状图

特点：不注重数据明细，强调数据中各项占总体的百分比，或者分布情况，注重模块模块之间的对比。

漏斗图

特点：强调数据之间的转化关系和递进规律，经典常见就是用户浏览量，点击量，到订单支付数量。

组合图

特点：多种基础图表组合，某些特殊业务数据，需要结合两种图或者更多种图表，强调装载该业务报表的关键组合信息。

2、数据大屏

顾名思义，放在大屏幕的报表，一般有多种丰富的业务数据，自然需要多种报表展现形式，比较有立体感和视觉上的冲击力。

絮叨一句：数据大屏在更多时候所追求的是让人印象深刻，这才是最关键的，懂的都懂。

三、常用统计方式

1、SQL分析语句

在报表类业务中，经常使用SQL分析语句，常用的几个方法：

• count：数据求和，求总数，例如多少用户；
• sum：求和函数，例如总销量，总成本等；
• group-by：分组统计，分组结果就是轴标识；
• average：平均值计算，例如平均每天销量；

业务类的报表虽然复杂，但是报表相关的数据接口相对而言简单，基于一些基础的统计SQL，生成报表数据。

2、基础案例

产品和纬度表

CREATE TABLE `vc_product_info` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `product_sort` varchar(20) DEFAULT '' COMMENT '产品分类',
  `product_name` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '产品名称',
  `inventory` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '库存剩余',
  `price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
  `total_sales` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '销售总量',
  `sales_amount` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '销售总额',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='产品信息表';

CREATE TABLE `vc_product_detail` (
	`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
	`product_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '产品ID',
	`place_origin` VARCHAR (50) DEFAULT '' COMMENT '产品产地',
	`weight` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '重量',
	`color` VARCHAR (50) DEFAULT '' COMMENT '颜色',
	`high_praise` INT (11) DEFAULT '0' COMMENT '好评数量',
	`low_praise` INT (11) DEFAULT '0' COMMENT '差评数量',
	`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '产品维度表';

基础查询语句

<mapper namespace="com.visual.chart.mapper.ProductInfoMapper">

    <!-- 商品种类 -->
    <select id="countNum" resultType="java.lang.Integer">
        SELECT COUNT(product_name) FROM vc_product_info
    </select>

    <!-- 销售总额度 -->
    <select id="sumAll" resultType="java.lang.Double">
        SELECT SUM(sales_amount) FROM vc_product_info
    </select>

    <!-- 分组求和 -->
    <select id="groupSum" resultType="java.util.Map">
        SELECT product_sort,SUM(sales_amount) FROM vc_product_info GROUP BY product_sort
    </select>

    <!-- 平均单价 -->
    <select id="average" resultType="java.lang.Double">
        SELECT AVG(price) FROM vc_product_info
    </select>
</mapper>

四、自定义工具

1、数据集

数据集概念

DataSet是一个数据的集合，通常以列表形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。在统计分析的业务中，通常称为大宽表，方便业务分析。

数据集生成

视图方式

基于视图的方式，生成一个单表的数据集，方便简化操作。该方式不提倡，视图在大部分公司里是禁止使用的，这里只是单纯演示。

基于上述产品信息表和维度表，通过视图手段生成数据集，单纯为了简化业务分析的操作难度，因为多表联合简化成感觉上的单表。

CREATE OR REPLACE 
VIEW data_set_view AS SELECT
	t1.*, t2.place_origin,
	t2.weight,
	t2.color,
	t2.high_praise,
	t2.low_praise
FROM vc_product_info t1
LEFT JOIN vc_product_detail t2 ON t1.id = t2.product_id

任务方式

通过定时任务，获取要分析的数据结构，不断注入到分析表中，这是业务开发中最常见的报表数据集生成方式，有的甚至通过定时任务直接统计出报表需要的数据，不适应于大数据场景。

离线或实时计算

通过大数据分析手段，离线计算或者实时计算，获取业务报表数据，注入OLAP实时分析计算库，使用大数据分析场景。

2、定制化BI工具

BI工具可以快速对业务数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

基本搭建思路：

• 管理数据源，建立数据表之间关系，维护特定数据集；
• 创建可拖拉拽的报告面板，用来承载单个图表组合；
• 封装不同的图表的处理逻辑，规则展示，关联数据集字段；
• 封装图表样式，例如大小、颜色、背景、交互等可配置；
• 图表关联分析数据集，报告面板组合多个图表生成报告；

实际的开发过程是非常复杂的，管理各个业务线的数据源，联合分析，适配各种图表规范和样式，都是一个十分漫长的过程。

3、基础案例

接口入参

承接上述业务场景，这里参数都需要动态传入，例如操作的：数据集、图表、参数归属轴、或者业务产品参数等。

@RestController
public class DefineController {

    @Resource
    private DataSetService dataSetService ;
    /**
     * 自定义可视化报告入参
     */
    @GetMapping("/getDefChart")
    public Map<Integer, List<ChartParam>> getDefChart (){
        List<ChartParam> chartParamList = new ArrayList<>() ;
        chartParamList.add(new ChartParam("X",1,"data_set_view","product_sort")) ;
        chartParamList.add(new ChartParam("X",1,"data_set_view","product_name")) ;
        chartParamList.add(new ChartParam("Y",2,"data_set_view","high_praise")) ;
        chartParamList.add(new ChartParam("Y",2,"data_set_view","low_praise")) ;
        chartParamList.add(new ChartParam("Z",3,"data_set_view","inventory",1)) ;
        chartParamList.add(new ChartParam("Z",3,"data_set_view","total_sales",1)) ;
        return dataSetService.analyData(chartParamList);
    }
}

参数解析

根据各种动态参数，解析查询条件，获取查询结果。

@Service
public class DataSetServiceImpl implements DataSetService {

    @Resource
    private DataSetMapper dataSetMapper ;
    // 分析任务划分
    @Override
    public Map<Integer, List<ChartParam>> analyData(List<ChartParam> chartParamList) {
        Map<Integer, List<ChartParam>> dataMap = chartParamList.stream()
                                                 .collect(Collectors
                                                 .groupingBy(ChartParam::getDataType));
        for (Integer dataType:dataMap.keySet()){
            switch (dataType){
                case 1: // Count 风格数据
                    taskCount(dataMap.get(dataType));
                    break;
                case 2: // Sum 风格数据
                    taskSum(dataMap.get(dataType));
                    break;
                case 3: // Percent 风格数据
                    taskPercent(dataMap.get(dataType));
                    break;
                default:
                    break;
            }
        }
        return dataMap ;
    }
    // Count 数据执行
    private void taskCount (List<ChartParam> chartParamList){
        for (ChartParam chartParam:chartParamList){
            chartParam.setResultNum(dataSetMapper.taskCount(chartParam.getColumnName(),
                                                            chartParam.getTableName()));
        }
    }
    // Sum 数据执行
    private void taskSum (List<ChartParam> chartParamList){
        for (ChartParam chartParam:chartParamList){
            chartParam.setResultNum(dataSetMapper.taskSum(chartParam.getColumnName(),
                                                          chartParam.getTableName()));
        }
    }
    // Percent 数据执行
    private void taskPercent (List<ChartParam> chartParamList){
        for (ChartParam chartParam:chartParamList){
            chartParam.setResultNum(dataSetMapper.taskPercent(chartParam.getColumnName(),
                                                              chartParam.getTableName(),
                                                              chartParam.getProductId()));
        }
    }
}

总结一句：数据可视化工具建设是个漫长过程，不仅仅可以分析自己公司的业务，也可以作为开放BI工具产生价值。

五、源代码地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent

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原文链接:https://www.cnblogs.com/cicada-smile/p/13034116.html
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